在VAR-R中添加第四个回归变量时出错

Question

我正在构建一个向量自回归模型，遇到了一些问题。我的回归者是一些情绪和财务价值观。为了测试稳健性，我想在模型中添加多个其他经济变量。

我遇到的问题是：当添加第四个回归时，我只在R中得到一条错误消息。我可以使用任何组合中的三个，但一旦我添加第四个，它就不起作用了(见下面的错误消息(。。。

我的代码：

library(dplyr)
library(readr)
library(tidyverse)
library(urca)
library(vars)
library(tseries)
library(forecast)
library(stargazer)
tr <- ts(TR$tr, start = c(2011, 1), frequency = 4) #4 because quarterly
Index1 <- ts(Index1$Value, start = c(2011, 1), frequency = 4)
Index2 <- ts(Index2$Value, start = c(2011, 1), frequency = 4)
Control1 <- ts(CPI$Value, start = c(2011, 1), frequency = 4)
Control2 <- ts(Spread$Value, start = c(2011, 1), frequency = 4)
# for finding optimal lags
tr.bv <- cbind(TR$tr, Index1$Value, Index2$Value, CPI$Value, Spread$Value)
colnames(tr.bv) <- cbind("Total Return", "Index1", "Index2", "CPI", "Spread")
lagselect <- VARselect(tr.bv, lag.max = 10, type = "const")
lagselect$selection
# Building the model
Model <- VAR(tr.bv, p = 10, type = "const", season = NULL, exog = NULL)
summary(Model_LSTM)

我得到的错误信息：

Error in solve.default(Sigma) : 
Lapack routine dgesv: system is exactly singular: U[1,1] = 0
In addition: Warning message:
In cor(resids) : Standarddeviation equals zero

我确实使用statsmodel VAR函数在Python中构建了相同的模型->这里我只得到0作为p值或nan。。。

希望有人能帮我？

Answer 1

问题可能在于您的数据和添加到模型中的最终参数(可能是多重共线性或过拟合(。一个可重复的例子在这里会很有帮助。

请参阅：https://stats.stackexchange.com/questions/446707/var-model-error-in-solve-defaultsigma-system-is-computationally-singular-r